Слияние Web3 и ИИ: создание новой парадигмы цифрового мира

В эпоху цифровизации Web3, как новая парадигма интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, демонстрирует естественную возможность интеграции с технологиями искусственного интеллекта. Это сочетание не только позволяет преодолеть многие вызовы, с которыми сталкивается развитие ИИ в рамках традиционной централизованной архитектуры, но и вносит интеллектуальную динамику в экосистему Web3, совместно способствуя созданию инфраструктуры следующего поколения интернета.

Данные как основа: крепкий фундамент AI и Web3

Данные как движущая сила развития ИИ определяют точность и надежность моделей. Однако, в традиционной централизованной модели существуют такие проблемы, как высокие затраты на получение и использование данных, монополия ресурсов и риски конфиденциальности. Web3 предлагает решение через децентрализованную парадигму данных:

• Децентрализованная платформа сбора данных позволяет пользователям продавать неиспользуемые сетевые ресурсы, предоставляя реальные и качественные данные для обучения AI моделей.
• Платформа, использующая модель "заработка за помощь в аннотировании", стимулирует работников по всему миру участвовать в аннотировании данных и объединять профессиональные знания.
• Блокчейн платформа для торговли данными предоставляет прозрачную торговую среду для сторон спроса и предложения данных, способствуя инновациям и обмену данными.

Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как различное качество и высокая сложность обработки. Синтетические данные, как дополнение, демонстрируют огромный потенциал в таких областях, как автономное вождение и торговля на финансовых рынках.

Защита конфиденциальности: ключевая роль полного гомоморфного шифрования

В эпоху, когда данные имеют решающее значение, защита конфиденциальности становится глобальным фокусом. Технология полного гомоморфного шифрования (FHE) позволяет производить вычисления на зашифрованных данных без необходимости расшифровки, обеспечивая надежную защиту конфиденциальности AI. Это позволяет вычислительной мощности GPU выполнять задачи обучения моделей и вывода без доступа к исходным данным, что приносит значительные преимущества компаниям в области AI:

• Обеспечить безопасность открытого API-сервиса при защите коммерческой тайны.
• Шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения для предотвращения утечки данных.
• В качестве дополнения к машинному обучению с нулевыми знаниями (ZKML) подчеркивается вычисление на зашифрованных данных для обеспечения конфиденциальности данных.

Революция вычислений: ИИ вычисления в децентрализованных сетях

Быстрый рост сложности вычислений в AI-системах приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности, в то время как недостаточная загрузка GPU по всему миру и нехватка чипов усугубляют проблему поставок вычислительных мощностей. Децентрализованные сети вычислительных мощностей появляются на свет, объединяя глобальные неиспользуемые ресурсы GPU и предоставляя AI-компаниям экономичный и эффективный рынок вычислительных мощностей:

• Потребители вычислительной мощности могут публиковать вычислительные задачи в сети.
• Умные контракты распределяют задачи между майнинговыми узлами, предоставляющими вычислительную мощность.
• Майнеры выполняют задачи и отправляют результаты, после проверки получают вознаграждение.

Эта модель не только повысила эффективность использования ресурсов, но и разрушила монополию, снизила барьеры для применения, предоставив мощную поддержку развитию и применению технологий ИИ.

Децентрализованная физическая инфраструктура: Web3 и возможности для периферийного ИИ

Технология краевого ИИ переносит вычислительную мощность к источникам данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 эта концепция перекликается с децентрализованной физической инфраструктурой (DePIN). DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей через локальную обработку данных, снижает риск утечки данных и использует механизмы токеномики для стимулирования узлов предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.

Начальная модель выпуска: Новый парадигма публикации AI моделей

Концепция первичного выпуска моделей (IMO) предлагает инновационный способ финансирования и распределения ценности для открытых AI моделей. Токенизация AI моделей решает проблему, с которой сталкиваются разработчики в традиционной модели, когда трудно получать постоянный доход от последующего использования модели. Эта модель усиливает прозрачность и доверие, способствует открытой кооперации и придает импульс устойчивому развитию AI технологий.

AI-агенты: новая эра интерактивного опыта

Искусственные интеллектуальные агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. Поддерживаемые большими языковыми моделями, AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения, выполнять сложные задачи. Они выступают в роли виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие, предлагают персонализированные решения и даже могут самостоятельно решать проблемы без четких указаний.

С учетом постепенного совершенствования инфраструктуры слияния Web3 и ИИ, у нас есть все основания ожидать, что это сочетание приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг, открывающих новую эру цифрового мира.